Performance analysis of image fusion algorithms in thedetermination of land use types
Arazi kullanım türlerinin belirlenmesinde görüntübütünleştirme algoritmalarının performans analizi
- Tez No: 602917
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FUSUN BALIK ŞANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uzaktan algılama uygulanmaları, elde edilen önemli sonuçları ve bunlara kolay erişilebilir hale gelmesiyle toplum tarafından giderek daha bilinir hale gelmiştir. Görüntü bütünleştirme tekniği ile bu uygulamalar daha çok daha yaygınlaşmıştır. Günümüzde görüntü bütünleştirme uygulaması, özellikle arazi kullanımı ve arazi örtüsüne ait tematik thematic haritaların üretiminde sıklıkla kullanılmaktadır. Uydu görüntülerine duyulan ihtiyacın artması ile de, son zamanlarda çok farklı özelliklerde uydular fırlatılmıştır. Bu çalışmanın amacı, görüntü bütünleştirme işleminin sınıflandırmaya olan katkısını test etmektir. Bu amaçla Sentetik Açıklık Radar (SAR) ve optik uydu görüntüleri kullanılarak hem multispektral görüntü kombinasyonu hem de görüntü bütünleştime teknikleri ile elde edilen veri setlerinin sınıflandırma doğruluğuna katkısı irdelenmiştir. Optik veri olarak Landsat-8 ve SAR verisi olarak Radarsat-2 görüntüleri kullanılmıştır. Tam polarimetrik SAR verisi olan Radarsat 2'nin YY ve DY polarizasyonu için iki farklı çözünürlükte (7.23m ve 15m) üretilen görüntüleri değerlendirmeye alınmıştır. Görüntü bütünleştirme teknikleri olarak Ehlers Fusion (EF), Modifiye Edilmiş Yoğunluk Ton Doygunluk (MIHS), Yüksek Doygunluk Değeri (HSV) ve Wavelet Yoğunluk Ton DoygunlukXIII (Wavelet-IHS) teknikleri uygulanır. Görüntüler hem görsel hem de istatistiksel olarak incelenmiştir. İstatistiksel analiz için Ortalama Sapma (MB), Korelasyon Katsayısı (CC), Evrensel Görüntü Kalitesi İndeksi (UIQI) ve Varyans Farkı (DIV) uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemi için En Çok Benzerlik Sınıflandırma Yöntemi (MLC) tercih edilmiştir. Sınıflandırılmış görüntünün doğruluk değerlendirmesi için hata matrisi incelenmiştir. Sonuç olarak, bazı görüntü birleştirme tekniklerinin orijinal görüntüyü hem mekansal hem de spektral olarak geliştirdiği, ancak hepsinin başarılı olmadığı tespit edilmiştir. Görüntü birleştirme teknikleri arasında görsel olarak Wavelet-IHS en iyi sonucu vermiştir. Bu yöntem, Orijinal çok-bantlı görüntünün spektral bilgisini korumasının yanısıra alan, sınır, yol vb. özelliklerini de kourmuştur. İstatistiksel olarak, ortalama sapma hariç tüm istatistiksel yöntemler, Wavelet-IHS için en yüksek sonucu vermiştir. En düşük sonuç ise hem görsel hem de istatistiksel olarak HSV ile elde edilmiştir. Sınıflandırma sonucuna göre, her iki polarizasyon için katman olarak birleştirilmiş görüntüler en yüksek doğruluğa sahiptir. Bütünleştirilmiş görüntülerde HSV yüksek doğruluk vermesine rağmen istatistiksel sonuçlar bu yöntem için başarılı değildir. 7.23 m çözünürlüklü YY ve DY ile 15 m çözünürlüklü YY ve DY polarizasyonları için, sınıflandırma doğrulukları sırasıyla % 95.85, % 95.43 % 95.59, ve % 95.71 olarak elde edilmiştir. 7.23 m çözünürlüklü YY ve DY polarizasyonu ile kappa değeri 0.94 ve 0.91 ve diğerleri için 0.93'tür. Wavelet-IHS ve HSV'nin performansı oldukça benzerdir. YY polarizasyonu için Wavelet-IHS'nin doğruluğu HSV'den daha yüksektir. Öte yandan, DY polarizasyonu için HSV daha iyi performans göstermiştir. Ehlers tekniğinin sınıflandırma doğruluğu ise en düşüktür. Bu çalışmanın sonuçlarına dayanarak görüntü brleştirme tekniğinin, sınıflandırma doğruluğunu arttırmak üzere her zaman gerekli olmadığı söylenebilir. Çünkü katman olarak birleştirilmiş görüntüler benzer veya daha iyi sonuç verebilmektedir
Özet (Çeviri)
Application of remote sensing has become more familiar in the community because of its easy and available access with huge outcome. Image fusion technique has made it more renowned. Currently application of image fusion is very well known in every aspect especially in land use land cover mapping. For its demand, recently more satellites have been launched with more specification. The aim of this study is to identify the contribution of image fusion in remote sensing application. Here both Combination (layer stacking) and fusion techniques are applied to Synthetic Aperture Radar (SAR) and Optical images. The optical images are from Landsat-8. SAR data is from Radarsat-2 satellite. Two resolutions (7.23m and 15m) SAR data have used with both HH and HV polarization. For fusion techniques Ehlers Fusion (EF), Modified Intensity Hue Saturation (MIHS), High Saturation Value (HSV) and Wavelet-IHS techniques are applied. Images are examined both visually and statistically. For statistical analysis Mean bias (MB), Correlation Coefficient (CC), Universal Image Quality Index (UIQI) and Difference in Variance (DIV) are applied. For image classification Maximum Likelihood Classification (MLC) is applied. For accuracy assessment of the classified image Confusion Matrix is applied. From theXI result it is observed that some fusion techniques have improved the original image both spatially and spectrally but not all. Among the fusion techniques visually Wavelet-IHS has given the best results. It has preserves the original multispectral image color with other properties like boarders of field, roads etc. Statistically it is also proved that Wavelet-IHS has given good result. For all the statistical methods Wavelet-IHS has given higher value except mean bias. Lower result is given by HSV both visually and statistically. According to the classification result for both the polarization combined images have highest accuracy. In case of fused images HSV has given good accuracy though statistical result is not good for this method. For combination 7.23m HH, HV and 15m HH, HV classification accuracy are 95.85%, 95.43%, 95.59%, and 95.71% respectively. The kappa value for 7.23m HH and HV are 0.94 and 91 and for 15m HH and HV are 0.93. Performance of Wavelet-IHS and HSV are quite similar. Accuracy for HH polarization of Wavelet-IHS is greater than HSV. On the other hand in case of HV polarization HSV has performed better. Less accuracy is found in Ehlers fusion. From the study it can be say that not all the time image fusion technique is necessary to apply as combination might give better result even sometimes observed very fractional difference in overall accuracy and kappa value.
Benzer Tezler
- Multispektral İHA verilerinin obje tabanlı sınıflandırılmasında ndym tabanlı performans artırım yaklaşımları
Ndsm-based potential enhancement approaches in object-based classification of multispectral uav data
İLYAS AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT GÜNEŞ SEFERCİK
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Deprem sonrasında algılayıcılar kullanılarak geçiş alanlarında hasara bağlı blokaj tespiti
The assessment of blockage related to damage in transition areas after earthquake with sensors
BURAK ÖZBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Yeni çoklu çözünürlüklü görüntü ayrışımları ile çoklu spektral ve pankromatik uydu görüntülerinin füzyonu
Fusion of multuispectral and panchromatic images via new multiresolution image decomposition
NUR HÜSEYİN KAPLAN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Image fusion for improving spatial resolution of multispectral satellite images
Çoklu spektral görüntülerin alansal çözünürlüğünün görüntü birleştirme yöntemi ile geliştirilmesi
DENİZ ÜNLÜSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET LÜTFİ SÜZEN